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2^n元数神经网络模型:多值图象的识别应用

The 2 ̄n-element Number Neural Networks Models:Application of the Multistate Patterns Recognition
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摘要 对2 ̄n元数神经网络模型的计算机数值模拟结果表明,其存贮容量和纠惜能力随n的增大而降低,讨论了四态复数模型或十六态四元数模型的四态或十六态多值图象的识别应用实例,并对其光学实现进行了初步的探讨. In this paper,the computer numerical simulation results show that the stor-age capacity and the error-correct ability of the 2 ̄n-element number neural network models de-crease with the increase of n.Some examples of the 4 or 16 states patterns recognition with n=1 or n=2 are discussed.Its optical implementation is simply discussed.
出处 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1995年第5期727-732,共6页 Journal of Xiamen University:Natural Science
基金 国家自然科学基金
关键词 神经网络 2^n元数 图象识别 Neural network,2 ̄n-element number, pattern recognition
  • 相关文献

参考文献2

  • 1帅建伟,厦门大学学报,1995年,34卷,3期,352页
  • 2Huang H X,Optics Commun,1988年,69卷,408页

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